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Daten und RAGstoreType: elasticsearch

Elasticsearch

Elasticsearch als Vektorspeicher für eine EDDI-Wissensbasis, nützlich, wenn Sie es bereits betreiben und Stichwort- und Vektorsuche an einem Ort wollen.

KonfigurationDoku ↗

Was Sie bekommen

  • Eine Wissensbasis in einem Cluster, den Sie bereits betreiben
  • Authentifizierung per API-Schlüssel oder mit Benutzername und Passwort
  • Dieselbe Agentenkonfiguration wie bei jedem anderen Speicher

So funktioniert es in EDDI

  1. Sicherstellen, dass ein Elasticsearch-Cluster erreichbar ist, und einen Indexnamen wählen.
  2. Eine RagConfiguration mit storeType: "elasticsearch", der serverUrl und dem indexName anlegen.
  3. Sie mit einem eddi://ai.labs.rag-Workflow-Schritt binden.
  4. In der LLM-Task per Namen auswählen und Dokumente aufnehmen.

Konfiguration

Aus der EDDI-Dokumentation übernommen. Platzhalter wie your-agent-id ersetzen Sie durch Ihre eigenen Werte.

RagConfiguration (POST /ragstore/rags)Die Standard-serverUrl ist localhost:9200. Für einen gesicherten Cluster einen apiKey oder userName und password ergänzen.
{
  "name": "product-docs",
  "embeddingProvider": "openai",
  "embeddingParameters": {
    "model": "text-embedding-3-small",
    "apiKey": "${vault:openai-key}"
  },
  "storeType": "elasticsearch",
  "storeParameters": {
    "serverUrl": "localhost:9200",
    "indexName": "product-docs"
  },
  "chunkStrategy": "recursive",
  "chunkSize": 512,
  "chunkOverlap": 64,
  "maxResults": 5,
  "minScore": 0.6
}
workflow step + langchain.json taskDie Wissensbasis an den Agenten binden und in einer Task verwenden.
// 1. workflow step: binds the knowledge base to the agent
{ "type": "eddi://ai.labs.rag",
  "extensions": {},
  "config": { "uri": "eddi://ai.labs.rag/ragstore/rags/{ragId}?version=1" } }

// 2. LLM task: selects it by the "name" of the RagConfiguration
{ "tasks": [{
    "actions": ["*"],
    "type": "openai",
    "knowledgeBases": [{ "name": "product-docs", "maxResults": 5, "minScore": 0.7 }],
    "parameters": { "systemMessage": "You are a helpful assistant." }
} ] }

Governance

  • API-Schlüssel oder Passwort aus dem Vault referenzieren.
  • Embedding-Aufrufe senden Dokumenttext an den von Ihnen konfigurierten Embedding-Anbieter.
  • Die bestehende Zugriffskontrolle Ihres Clusters gilt auch für die Vektoren.

Gut zu wissen

  • Das Ersetzen der Chunks eines Dokuments sollte mit Elasticsearch funktionieren, ist aber nicht durch Tests abgedeckt. Ohne es können erneut aufgenommene Dokumente veraltete Chunks hinterlassen.
LoslegenDoku ↗

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Konfiguration und Verhalten auf dieser Seite folgen der EDDI-Dokumentation, geprüft am 2026-10-14. Feldnamen und Standardwerte können sich zwischen Releases ändern. Bestätigen Sie sie daher in der Dokumentation Ihrer Version.